Trucks

×

Kako podatki in brezžična tehnologija preprečujejo okvare tovornjakov

| 4 min | 4 min
Predstavljajte si, da bi vedeli, kdaj se bo vaš tovornjak pokvaril, preden bi se to zgodilo? V kakšni meri bi to izboljšalo razpoložljivost in produktivnost vašega podjetja? Z uporabo podatkov se naše razumevanje delovanja vozil hitro izboljšuje. Z uporabo umetne inteligence (UI) in strojnega učenja bo okvare mogoče predvideti s še večjo natančnostjo.
Kako podatki in brezžična tehnologija preprečujejo okvare tovornjakov
Zaradi velikih količin podatkov, ki jih danes zbiramo iz tovornjakov, je vedno lažje prepoznati in odpraviti napake, preden povzročijo nepričakovane okvare.

Tradicionalno se je razpoložljivost poskušalo povečati predvsem z rednim, načrtovanim servisiranjem in proaktivnimi ukrepi, kot so podporne storitve v primeru okvare. Toda zaradi različnih tipal in brezžičnih tehnologij, danes vgrajenih v tovornjake, so lahko podjetja veliko bolj proaktivna.
 

Kako lahko podatki in brezžična tehnologija preprečijo okvare?

Bistvo povezanih storitev in preventivnega vzdrževanja je, da lahko z uporabo brezžične tehnologije in tipal zdaj sproti zbiramo velike količine podatkov iz vozil. Z analizo teh podatkov in prepoznavanjem vzorcev je nato mogoče napovedati in predvideti napako, preden se pojavi. Tako imate dovolj časa, da v želenem terminu obiščete delavnico in odpravite napako, preden povzroči nepričakovano okvaro.
 

»V kratkem času, odkar delam na tem področju, sem videl, kako so se tehnologije in naše zmogljivosti eksponentno razvile,« pravi Matthias Tytgat, vodja centra za spremljanje tovornjakov Volvo v Gentu v Belgiji.
 

»Leta 2016 smo na daljavo spremljali samo en sestavni del in potrebovali smo cel dan, da smo v celoti opravili pregled voznega parka več sto tovornjakov. Danes spremljamo več sestavnih delov v več deset tisoč tovornjakih in pregled celotnega voznega parka lahko opravimo v samo osmih minutah. Navdušujoče pa je, da se nenehno izboljšujemo.«
 

Vloga umetne inteligence pri preoblikovanju panoge tovornih vozil

Več podatkov ko lahko sistem analizira, natančneje lahko napove dogodke. Sprva so bile povezane storitve in storitve sprotnega spremljanja zasnovane, da so se odzivale na določene mejne vrednosti ali vrednosti tipal za posamezne parametre in na ta način predvidele napake. Na primer, da je temperatura motorja presegla nastavljeno vrednost.
 

»Tovrstni vpogledi so sicer uporabni, vendar nekoliko omejeni, saj ne upoštevajo edinstvenih okoliščin vozila in voznih razmer,« pojasnjuje Matthias. »Čeprav je pomembno, da morebitno napako odkrijemo čim prej, je pomembno tudi, da vozila ne odpeljemo v delavnico po nepotrebnem.«
 

Strojno učenje je mogoče uporabiti za analizo večjih količin podatkov in odkrivanje vzorcev, ki jih ni mogoče prepoznati z običajnim naborom pravil. To se odraža v še natančnejših napovedih. Različne parametre in podatkovne točke iz več različnih sestavnih delov in tipal lahko združimo, nato pa jih analizirajo sistemi za umetno inteligenco, da prepoznajo vzorce, ki nakazujejo morebitno odstopanje v delovanju, ki bo verjetno vodilo v okvaro.
 

Temperature različnih sestavnih delov je na primer mogoče analizirati v kombinaciji z drugimi dejavniki, kot so prevoženi kilometri vozila in kode napak. Ko se algoritem strojnega učenja nauči prepoznati vzorec ali kombinacijo dejavnikov, ki pogosto povzroči posamezno napako, je mogoče predvideti težave za posamezna vozila ne glede na njihov način uporabe.
 

»Storitev bo tako izpopolnjena, kot bi bila razvita posebej za posamezno vozilo in stranko,« pravi Matthias. Z nadaljnjimi izboljšavami naših zmogljivosti za analizo podatkov pa bodo te sistemi še natančnejši.«
 

Kako varni so vaši podatki?

V zadnjem času se veliko pozornosti posveča zasebnosti in varnosti podatkov, mnogim voznikom pa je neprijetno ob misli, da bi jih med delom tako pozorno spremljali. To so utemeljeni pomisleki, zato je pomembno, da lahko ponudnik povezanih storitev zagotovi naslednje:

  • Popolna skladnost z lokalnimi predpisi o podatkih: npr. GDPR v Evropi ali morebitna druga lokalna zakonodaja.
  • Strog notranji nadzor pri dostopu zaposlenih do podatkov med razvojem in delovanjem storitve ter popolna preglednost glede uporabe podatkov.
  • Standardna panožna infrastruktura in zaščita podatkov, ki se redno pregleduje in posodablja.
     

Če želite izvedeti več o tem, kako lahko povezljivost in povezane storitve lastnikom tovornjakov pomagajo izboljšati delovanje voznega parka, prenesite naš vodnik o tehnologiji in učinkoviti vožnji. Izvedeli boste:

  • Kako lahko povezljivost izboljša varnost in prepreči nesreče
  • Kako lahko podatki pomagajo zmanjšati porabo goriva
  • Kako se umetna inteligenca in strojno učenje uporabljata za razvoj sprotnega prilagojenega usposabljanja voznikov

Vodnik: Kako tehnologija prispeva k učinkoviti vožnji

Matthias Tytgat

Upravitelj in lastnik storitve, sprotno spremljanje

Povezani članki

Latest Press Release

Latest Press Release